Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorShinkov Zabunov, Georgi
dc.contributor.authorGeorgiev Penchev, Georgi
dc.date.accessioned2015-11-13T08:34:38Z
dc.date.available2015-11-13T08:34:38Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/13639
dc.description.abstractThe purpose of this article is to assess the possibilities for creating an analytical database to study real estate prices. To a large extent, the article presents some of the findings of a joint project with leading Bulgarian real estate agencies. Using a suitable analytical approach and standardising the information would bring substantial benefits to the dynamic Bulgarian market. Due to the lack of tools and experience, it was necessary to select an appropriate method and to apply it to the largest possible database created with the help of information from other markets. The study focused on the impact of urban security on real estate prices. On the one hand, this is a basic determinant for customers’ choice, and on the other hand, information about security rating could be used in urban planning and management. As a result, a georeferenced dataset was created with information about the characteristics of over 191 000 properties in Denver, Colorado. The application of the selected method – the Geographically Weighted Hedonic Regression – for this dataset showed a number of issues related to hardware and software restrictions of the application, the manner of data aggregation and the presence of co-linearity between indices. The application of the Geographically Weighted Principal Analysis as a means of solving the problem of co-linearity has shown other advantages such as defining the impact of various indices in smaller urban regions. Despite using data from other markets, this research has made some important conclusions regarding the definition, collection and study of data necessary for the creation of a suitable database to analyse the Bulgarian real estate market.pl_PL
dc.description.abstractCelem niniejszego artykułu jest ocena możliwości utworzenia bazy danych analitycznych do badania cen nieruchomości. W dużej mierze, artykuł przedstawia niektóre z ustaleń wspólnego projektu, prowadzonego wspólnie z wiodącymi bułgarskimi agencjami nieruchomości. Za pomocą odpowiedniego podejścia analitycznego i ujednolicenia informacji możliwe jest osiągnięcie znacznych korzyści dla bułgarskiego dynamicznego rynku. Ze względu na brak narzędzi i doświadczenia, zaistniała konieczność wyboru właściwej metody i zastosowania jej do największej bazy danych utworzonej z informacji pochodzących z innych rynków. Badanie koncentruje się na wpływie bezpieczeństwa miejskiego na ceny nieruchomości. Z jednej strony, jest to podstawowym wyznacznikiem wyboru klientów, a z drugiej strony, informacje o ocenie bezpieczeństwa mogą być wykorzystane w planowaniu przestrzennym i zarządzaniu. W rezultacie powstał zbiór danych georeferencyjnych zawierający informacje o cechach ponad 191 000 nieruchomości w Denver, Kolorado. Zastosowanie wybranej metody – Ważonej Geograficznie Regresji Hedonicznych – na zbiorze danych wykazało na szereg kwestii związanych z ograniczeniem sprzętowym i oprogramowania, sposobu agregacji danych i obecności współliniowość pomiędzy indeksami. Zastosowanie zasad analiz geograficznego ważenia, jako sposób rozwiązania problemu współliniowości wykazały również zalety, takie jak określenie wpływu różnych wskaźników w mniejszych obszarach miejskich. Pomimo użycia danych z innych rynków, badania umożliwiły wyciągnięcie istotnych wniosków dotyczących definicji, gromadzenia i opracowania danych niezbędnych do stworzenia odpowiedniej bazy danych do analizy bułgarskiego rynku nieruchomości.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;6
dc.titleReal Estate Prices – Urban Security Relationships: Spatial Analyses and Dependenciespl_PL
dc.title.alternativeRelacja ceny nieruchomości a bezpieczeństwa miejskiego: analizy przestrzenne i badania zależnościpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.rights.holder© Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2014pl_PL
dc.page.number[167]-186pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of National and World Economy – Sofia.pl_PL
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAnselin L., Rey S. (1991), The Performance of Tests for Spatial Dependence in a Linear Regression, Report 91-13, National Center for Geographic Information and Analysis, Santa Barbara, CA, http://www.ncgia.ucsb.edu/Publications/Tech_Reports/91/91-13.pdf.pl_PL
dc.referencesBivand R., Bivand M. R., Brunsdon M. C., Fortheringham S. (2013), Package “spgwr”, “R Software Package”, http://ftp.iitm.ac.in/cran/web/packages/spgwr/spgwr.pdf (access: June 30, 2014).pl_PL
dc.referencesBjerk D. J. (2006), The Effect of Segregation on Crime Rates In American Law & Economics Association Annual Meetings, The Berkeley Electronic Press, http://law.bepress.com/cgi/viewcontent.cgi?article=1693&context=alea (access: July 2, 2014).pl_PL
dc.referencesBuonanno P., Montolio D., Raya-Vílchez J. M. (2013), Housing Prices and Crime Perception, "Empirical Economics", vol. 45, no. 1, pp. 305-321.pl_PL
dc.referencesChakrabarti R., Roy J. (2012), Housing Markets and Residential Segregation: Impacts of the Michigan School Finance Reform on Inter-and Intra-District Sorting, Staff Report, Federal Reserve Bank of New York, http://www.econstor.eu/handle/10419/62940 (access: June 27, 2014).pl_PL
dc.referencesChen Z., Cho S., Poudyal N., Roberts R. K. (2007), Forecasting Housing Prices under Different Submarket Assumptions, American Agricultural Economics Association Annual Meeting, Portland, OR, http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/9689/1/sp07ch04.pdf (access: May 6, 2014).pl_PL
dc.referencesDemšar U. et al. (2013), Principal Component Analysis on Spatial Data: An Overview, “Annals of the Association of American Geographers”, vol. 103, no. 1, pp. 106-128.pl_PL
dc.referencesDiewert W. E., Nakamura A. O., Nakamura L. I. (2008), The Housing Bubble and a New Approach to Accounting for Housing in a CPI, Social Science Research Network, Rochester, NY. SSRN Scholarly Paper, http://papers.ssrn.com/abstract=2274933 (access: June 30, 2014).pl_PL
dc.referencesDODC (2014), Denver Open Data Catalog, http://data.denvergov.org/ (access: May 28, 2014).pl_PL
dc.referencesEFUS (2014), The Manifesto of Aubervilliers and Saint-Denis, “European Forum for Urban Security”, http://efus.eu/en/resources/publications/efus/3779/ (access: June 30, 2014).pl_PL
dc.referencesEUROSTAT (2013), Handbook on Residential Property Price Indices, Publications Office of the European Union, Luxembourg.pl_PL
dc.referencesFotheringham A. S., Brunsdon C., Charlton M. (2002), Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, Wiley.pl_PL
dc.referencesGollini I. et al. (2013), GWmodel: An R Package for Exploring Spatial Heterogeneity Using Geographically Weighted Models, “Cornell, University Library”, http://arxiv.org/abs/1306.0413 (access: July 26, 2014).pl_PL
dc.referencesGoodman A. C., Thibodeau T. G. (1998), Housing Market Segmentation, “Journal of Housing Economics”, vol. 7, no. 2, pp. 121-143.pl_PL
dc.referencesHoesli M., Bourassa S. C., Peng V. S. (2002), Do Housing Submarkets Really Matter?, Social Science Research Network, Rochester, NY. SSRN Scholarly Paper, http://papers.ssrn.com/abstract=372160 (access: June 30, 2014).pl_PL
dc.referencesPáez A., Long F., Farber S. (2008), Moving Window Approaches for Hedonic Price Estimation: An Empirical Comparison of Modelling Techniques, “Urban Studies”, vol. 45, no. 8, pp. 1565-1581.pl_PL
dc.referencesStatistics Canada (2014), Measuring Crime in Canada: Introducing the Crime Severity Index and Improvements to the Uniform Crime Reporting Survey: Table 1 — Examples of Weights for the Crime Severity Index, http://www.statcan.gc.ca/pub/85-004-x/2009001/t001-eng.htm (access: June 30, 2014).pl_PL
dc.referencesUN-HABITAT (2007), Enhancing Urban Safety and Security: Global Report on Human Settlements 2007, United Nations Human Settlements Programme, Earthscan, London; Sterling, VA.pl_PL
dc.referencesBischoff K., Reardon S. F. (2013), Residential Segregation by Income, 1970-2009, Russell Sage Foundation, American Communities Project of Brown University. Research Paper, http://cepa.stanford.edu/sites/ default/files/report10162013.pdf (access: May 2, 2014).pl_PL
dc.relation.volume309pl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord